公开(公告)号：CN110345388A

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201910650209.5

申请日：2019-07-18

申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司

发明人： 张毅 ,  张杰 ,  胡波 ,  朱振华 ,  余刚 ,  张绪伟 ,  满江 ,  李晓园

IPC分类号： F17D5/00 ,  F17D3/01

摘要： 本发明涉及综合管廊领域，公开了一种综合管廊给排水管道爆管监测方法。该综合管廊给排水管道爆管监测方法首先通过给排水管上的压力变化判断是否发出压力预警，发出压力预警后，经过以集水坑液位变化时间周期Tc计时，对比集水坑的液位高度是否超过报警高度，再判定是否发出爆管预警，通过此两步监测判定极大程度上降低了误报率，提高爆管警报的准确性。

公开(公告)号：CN110345388B

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN201910650209.5

申请日：2019-07-18

申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司

发明人： 张毅 ,  张杰 ,  胡波 ,  朱振华 ,  余刚 ,  张绪伟 ,  满江 ,  李晓园

IPC分类号： F17D5/00 ,  F17D3/01

摘要： 本发明涉及综合管廊领域，公开了一种综合管廊给排水管道爆管监测方法。该综合管廊给排水管道爆管监测方法首先通过给排水管上的压力变化判断是否发出压力预警，发出压力预警后，经过以集水坑液位变化时间周期Tc计时，对比集水坑的液位高度是否超过报警高度，再判定是否发出爆管预警，通过此两步监测判定极大程度上降低了误报率，提高爆管警报的准确性。

公开(公告)号：CN110472597A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910768866.X

申请日：2019-08-20

申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司

发明人： 唐朝国 ,  朱泳标 ,  张居力 ,  杨科 ,  张毅 ,  董凤翔 ,  邓蔚 ,  齐玥 ,  谭咏仪 ,  侯佩佩

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N17/00

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的岩石图像风化程度检测方法及系统。将基于深度学习的神经网络图像识别技术运用到岩石风化程度的自动检测上，通过构建并训练深度学习网络，使该深度学习网络自动输出岩石风化程度检测结果。该自动识别技术具有较高的准确性，减小传统人工对岩石风化程度的判定存在的误差，提高了岩石图像识别效率及准确性，从而节省了工程人力成本，能够实时识别分类，及时录入信息，有效的跟踪现场问题的处理进度，存储图像数据并平台共享，优化图像分类管理系统。